计算机应用研究

作者：曾文雯,杨阳,钟小品,

单位：深圳大学a.图书馆;b.机电与控制工程学院,广东深圳518060；

关键词：智慧图书馆,图像分割,MaskR-CNN,旋转特征提取,

基金：深圳市科技计划项目(JCYJ20180305123922293)；深圳大学—台北科技大学学术合作专题研究项目(2019009)；；

运用人工智能技术将是构建下一代智慧图书馆的关键，为了实现图书的定位和识别，提出一种基于改进Mask R-CNN的在架图书书脊图像实例分割方法。考虑到图书密集排列、具有一定的旋转性、副本纹理极相似等难点，改进锚框为旋转矩形框，提出旋转区域建议网络取代区域建议网络；提出旋转特征提取方法可减少池化误差且有效提取目标特征，结合掩膜的旋转对齐以提升预测掩膜的准确性。建立了一个包含1 849张在架图书书脊图像的标注数据集，提出方法的测试结果大幅度优于其他重要的实例分割算法，证实了在网络中使用旋转特征对于具有一定朝向的、密集的目标分割难题很有效。

来源：2021年第11期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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